模拟退火MATLAB代码

资 源 简 介

模拟退火MATLAB代码

详 情 说 明

模拟退火是一种受金属退火过程启发的全局优化算法，在MATLAB环境下有成熟的实现工具。该算法通过模拟物理退火过程中温度逐渐降低的特性，在搜索空间中寻找最优解。

算法核心思想是允许以一定概率接受比当前解更差的解，从而避免陷入局部最优。随着温度参数的降低，接受劣解的概率逐渐减小，最终收敛到全局最优解附近。MATLAB版本的实现通常包含以下几个关键组件：

温度控制模块：负责管理退火过程中的温度下降策略，常见的有线性下降、指数下降等方式。温度参数直接影响算法对劣解的接受概率。

邻域搜索机制：定义如何从当前解生成新的候选解，这是算法探索解空间的关键步骤。好的邻域函数需要平衡广度和深度。

能量函数评估：即目标函数，用于评价解的优劣程度。在MATLAB中通常被实现为独立的函数文件。

接受准则：决定是否接受新解的标准，最常用的是Metropolis准则，考虑当前温度和目标函数值变化。

Salamon等人开发的工具包将这些组件模块化，用户可以方便地替换特定部分来适应不同优化问题。该实现特别适合解决复杂的非凸优化问题，如组合优化、参数估计等。使用时需要注意初始温度设置、降温速率等关键参数对算法性能的影响。